Яндекс патентует инфраструктурный метод для эффективного управления большими объемами партнерских данных (товаров, объявлений). Система группирует похожие данные в разделы (партиции). При обновлении фида переиндексируются только те разделы, которых коснулись изменения, …
Разборы патентов
Google патентует механизм, позволяющий пользователям мгновенно изменять настройки устройства (язык, яркость, размер шрифта) или параметры поискового запроса (например, переводить запрос и получать результаты на другом языке), просто изменив ориентацию смартфона. …
Патент Google, описывающий инфраструктуру поиска по изображениям. Система разбивает изображения на "визуальные слова" (признаки) и использует инвертированный индекс (posting lists) для быстрого поиска совпадений. Ключевая особенность — хранение геометрических данных …
Яндекс патентует метод для систем рекомендаций (например, Яндекс.Дзен), гарантирующий рекламодателям достижение целей продвижения (например, X действий за Y времени). Система рассчитывает вероятность взаимодействия каждого пользователя с контентом, используя векторные представления. …
Этот патент описывает систему для эффективной организации больших объемов входящих сообщений (например, обращений в поддержку или отзывов). Система группирует похожие документы в кластеры и использует статистическую оценку схожести (Similarity Score), …
Анализ патента Google, описывающего систему поиска похожих людей. Система анализирует изображение человека, извлекает визуальные признаки и одновременно определяет биографические классификации (например, пол, возраст, этническую принадлежность) на основе связанного текста и …
Патент Google, описывающий инфраструктурный механизм для сравнения медиаконтента (видео, изображений) в больших масштабах. Система преобразует сложные, многомерные векторы признаков в компактные разреженные бинарные векторы на основе относительного ранжирования признаков. Это …
Яндекс патентует систему адаптивной фильтрации «таргетированного контента» (рекламы, рекомендаций). Система собирает данные, когда пользователи вручную блокируют нежелательный контент (негативные примеры), и сравнивает их с контентом, который не блокируется (позитивные примеры). …
Google использует механизм для глубокой персонализации контента, особенно рекламы, в ответ на голосовые запросы. Система анализирует индексированный социальный граф пользователя (включая профиль, связи и активность друзей), чтобы извлечь релевантную информацию. …
Google патентует интерфейс для показа связанных сайтов во время просмотра пользователем веб-страницы. Система определяет похожие сайты на основе текстового и визуального сходства. Результаты отображаются в виде миниатюр (превью), которые при …
Google использует этот механизм для оптимизации ресурсов при обработке новых (некэшированных) запросов. Система находит похожий популярный запрос в кэше и анализирует его специфичность, а также является ли новый запрос сущностью …
Яндекс патентует метод автоматической генерации метаданных для медиаконтента. Когда в изображение, видео или аудио добавляется текст (например, аннотации, субтитры или синтез речи), система использует исходный машиночитаемый текст для создания метаданных …
Google использует систему оптимизации выбора контента (например, рекламы или рекомендаций), которая анализирует исторические данные показов с помощью логистической регрессии. Цель — выявить комбинации признаков (например, категория контента + категория веб-страницы …
Яндекс использует метод для повышения точности A/B тестирования путем создания обобщенной метрики. Система объединяет одну метрику, показывающую направление изменений (хорошо или плохо), с другой метрикой, показывающей величину изменений (чувствительность). Это …
Яндекс патентует метод ускорения A/B тестов (контролируемых экспериментов). Вместо длительного сбора данных система анализирует поведение пользователей за короткий период и использует машинное обучение (например, GBDT) для прогнозирования их будущих взаимодействий …
Система учится идентифицировать "сложные ложные срабатывания" — ситуации, когда локальные участки разных изображений (например, текстуры или узоры) очень похожи, но объекты в целом не совпадают. Google тренирует классификатор для фильтрации …
Яндекс патентует метод повышения эффективности поиска по картинке (Image-to-Image/CBIR). Вместо индексации отдельных «визуальных слов», система создает «Visual Features Composite Parameters» (VFCP) — комбинацию как минимум двух визуальных элементов и их …
Яндекс использует предиктивные модели машинного обучения для ускорения A/B тестирования изменений в поисковых алгоритмах и интерфейсах. Анализируя начальное поведение пользователей, система прогнозирует долгосрочное влияние изменений на ключевые метрики (клики, сессии, …
Google использует алгоритм для максимизации общего дохода в онлайн-маркетплейсах (например, Google Play). Система сравнивает ожидаемую прибыль от показа органического приложения (на основе его исторической монетизации и CTR) с прибылью от …
Яндекс патентует метод для рекомендательных систем, который моделирует последовательность действий пользователя как траекторию в многомерном пространстве интересов. Система обучается предсказывать следующий шаг пользователя, анализируя направление и скорость этой траектории во …